在深度学习中,经常会使用EMA(指数移动平均)这个方法对模型的参数做平均,以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设我们有n个数据:...
PyTorch 代码实现 下面看看代码实现 class EMA(): def __init__(self, decay): self.decay = decay self.shadow = {} def register(self, name, val): self.shadow[name] = val.clone() def get(self, name): return self.shadow[name] def update(self, name, x): assert name in self.shadow ...
由于GPU内存分配限制,图像大小被限制为128x128。使用指数移动平均(EMA)模型权重每1000步生成样本以平滑采样,并保存模型版本。 在最初的1000步训练中,模型开始捕捉一些特征,但仍然错过了某些区域。在10000步左右,这个模型开始产生有希望的结果,进步变得更加明显。在3万步的最后,结果的质量显著提高,但仍然存在黑色图像。
模型中的关键块之一是正弦时间戳嵌入块,它使给定时间戳的编码能够保留关于模型解码所需的当前时间的信息,因为该模型将用于所有不同的时间戳。 这是一个非常经典的是实现,并且应用在各个地方,我们就直接贴代码了 class SinusoidalPosEmb(nn.Module):def __init__(self, ...
EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设我们有n个数据: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ), 是加权权重值 (一般设为0.9-0.999)。
在深度学习中,经常会使用EMA(指数移动平均)这个方法对模型的参数做平均,以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。
PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现,使用起来都不是特别方便,所以自己写了一个。 代码语言:javascript 复制 classEMA():def__init__(self,model,decay):self.model=model self.decay=decay self.shadow={}self.backup={}defregister(self):forname,paraminself.model.named_parameters():ifparam.requires_grad:...
使用Adam优化器,初始学习率设置为2e-5。我们还使用EMA(指数移动平均)来帮助提高生成质量。EMA是模型参数的加权平均,在推理时可以创建更平滑、噪声更小的样本。在这个实现中,使用了timm库的EMA V3的实现,权重设置为0.9999,与DDPM论文中所使用相同。 ...
在深度学习中,经常会使用EMA(指数移动平均)这个方法对模型的参数做平均,以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 深度学习中的EMA 上面讲的是广义的ema定义和计算方法,特别的,在深度学习的优化过程...
EMA的有效性解释 EMA之所以有效，主要在于它能够调整梯度下降的步长。通过对梯度进行加权平均，相当于对学习率进行了动态调整，使得模型在收敛过程中更加稳定。PyTorch实现示例 在深度学习框架PyTorch中，实现EMA相对简便。下面是一个基本的实现代码片段：代码示例展示了如何在训练过程中维护影子权重并应用EMA。